論文の概要: Toward Geometry-Scalable Whole-Body Touch for Humanoids: A 3D-Printed Conformal EIT Skin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.02080v1
- Date: Mon, 03 Aug 2026 11:33:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:25.510818
- Title: Toward Geometry-Scalable Whole-Body Touch for Humanoids: A 3D-Printed Conformal EIT Skin
- Title(参考訳): ヒューマノイドのための幾何学的にスケーラブルな全体タッチに向けて:3DプリントコンフォーマルEITスキン
- Abstract要約: 全体触覚は、接触に富むヒト環境で動作するヒューマノイドの前提条件である。
形状適応型電気触覚トモグラフィーを応用し, 形状適応型電気触覚トモグラフィーを作製した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 66.36050076244905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Whole-body tactile sensing is a prerequisite for humanoids that operate in contact-rich human environments, but conventional taxel arrays scale poorly with surface area, wiring complexity, and robot-specific curvature. We present a conformal electrical impedance tomography tactile skin fabricated through a geometry-adaptable additive-manufacturing workflow. A flexible conductive TPU layer forms a continuous sensing domain, while contact-induced coupling with conductive patches produces boundary voltage changes that are reconstructed using a one-step Gauss-Newton EIT solver. We first characterize the electromechanical design space of the layered structure and show that low-resistance contact-enhancement patches and a porous conductive TPU sensing layer improve sensitivity while preserving printability. We then validate contact localization on a planar prototype, a curved U-shaped prototype, and a qualitative iCub-face-shaped geometry. The curved sensor achieves a mean localization error of 6 mm over 18 contact positions without supervised post-processing. These results suggest that additively manufactured tomographic skins can reduce the morphology-specific redesign burden for humanoid tactile coverage and provide a practical route toward large-area contact sensing for human-centered deployment.
- Abstract(参考訳): 全体触覚センシングは、接触に富む人間環境で動作するヒューマノイドにとって必須条件であるが、従来のタキセルアレイは表面積、配線の複雑さ、ロボット固有の曲率に乏しい。
形状適応型添加物製造ワークフローを用いて作製した共形電気インピーダンストモグラフィーによる触覚皮膚について述べる。
フレキシブル導電性TPU層は連続検知領域を形成し、一方、導電性パッチとの接触誘起結合により境界電圧が変化し、1ステップのガウス・ニュートンEITソルバを用いて再構成される。
まず, 層状構造の電気機械設計空間を特徴付け, 低抵抗接触強調パッチと多孔質導電性TPUセンサ層が印刷性を維持しながら感度を向上させることを示す。
次に,平面試作機,曲面U字型試作機,および定性的iCub字型形状の接触局在を検証した。
曲面センサは、教師付き後処理をせずに、18箇所の接触位置の平均位置誤差を6mmとする。
これらの結果から, トモグラフィス皮膚を添加することにより, ヒューマノイドの触覚被覆に対する形態特異的な再設計負担が軽減され, 人中心展開のための大規模接触センシングへの実践的な道筋が示唆された。
関連論文リスト
- Proximity3D: Shape from Capacitive Proximity on Sensing Manifold [13.523536411772314]
曲面容量繊維を形状センサとして使用し,その表面を非平面感応多様体として扱う。
本稿では、センサビュー全体にわたってこれらのフィールドを集約し、観測対象の形状を復元する多視点フィードフォワード再構成モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-31T07:00:19Z) - AdaDexGrasp: Adaptive Dexterous Grasping via 3D Visuo-Tactile Representation Fusion [60.79507611737292]
人間は視覚知覚と触覚フィードバックをシームレスに統合することで、安定的で適応的な把握を実現する。
既存のロボットグルーピングアプローチは、視覚入力と接触後の触覚誘導適応機構の欠如に依存している。
本稿では, 把握生成, 実現可能性予測, 適応的改善を統合した統合型ビジュオタクティル・フュージョン・グリーティング・フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-06T16:29:11Z) - A Model-Based Decoupling Strategy for Proprioception and Contact Sensing in an Architected Soft Manipulator [49.225033144914214]
軟構造セグメントに埋め込まれた流体圧センサから, 受容・接触信号を分離するモデルベース戦略を提案する。
単一ITHセグメントでは, 相対曲げ誤差0.11+/-0.02, 接触検出率97%で, 主観的形状推定が可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-17T03:03:19Z) - Machine Learning-Based Reconstruction for Resistive Silicon Sensors [53.365453214937496]
抵抗型シリコンセンサの機械学習による再構成と圧縮について検討した。
相関パッドからのフルウェーブフォーム情報を用いて、再構成を規則化し、空間情報を抽出する。
まず、LSTM層に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを紹介し、フルウェーブフォーム再構成のための概念実証実装を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-13T14:03:26Z) - EIT-Pneumatic Hybrid Robotic Skin for Practical and Accurate Force Map Reconstruction [6.554973825521011]
開発されたロボットの皮膚は、完全に3Dプリンティングとスプレーコーティングで作られており、安価で簡単に製造できる。
Tikhonov-regularized inverse reconstruction, with per-pad pneumatic calibration, allowing accurate large-area tactile sensor。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T13:34:23Z) - Magnet-Based Soft Robotic Skin Using a 3D-Printed Multi-Lattice Structure and CNN-Based Tactile Super-Resolution [3.263412894884991]
本稿では,多層軟質格子と分布するホールエフェクトセンサアレイと触覚超解像モデルを組み合わせた磁石型ロボットスキンを提案する。
実験では、ローカライゼーションの精度を評価し、より大きな表面へのスケーラビリティを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-27T11:53:46Z) - Improving Sensing Coverage and Compliance of 3D-Printed Artificial Skins Through Multi-Modal Sensing and Soft Materials [64.72383971121094]
3Dプリントされた人工皮膚は、全身の触覚と近接範囲に対するスケーラブルなアプローチである。
本稿では,マルチモーダルセンシング統合を実証するハイブリッド・タイム・オブ・フライ(ToF)とセルフキャパシタンス(SC)センシングスキンを提案する。
ToFとSCのモダリティを組み合わせることで、接触検出、シーン再構築、および圧力関連触覚応答を適合被覆と組み合わせることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-28T12:32:35Z) - Fluidically Innervated Lattices Make Versatile and Durable Tactile Sensors [43.33741954317892]
組込み空気流路を有する3Dプリントエラストマー格子を用いて製造した触覚センサを内蔵した受動型ソフトロボット指先について述べる。
このセンサ化アプローチは、流体神経支配と呼ばれ、密閉された空気チャネル内の圧力変化を検出して格子を触覚センサーに変換する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-07-28T18:00:04Z) - Flatten Anything: Unsupervised Neural Surface Parameterization [76.4422287292541]
本研究では,FAM(Flatten Anything Model)を導入し,グローバルな自由境界面パラメータ化を実現する。
従来の手法と比較して,FAMは接続情報を活用することなく,個別の面上で直接動作する。
当社のFAMは前処理を必要とせずに完全に自動化されており,高度に複雑なトポロジを扱うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T14:39:52Z) - Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.44106915440858]
触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。
EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。
さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-11T03:49:59Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。